数据库类型对比总结表格
| 数据库类型 | 性能 | 数据一致性 | 适用场景 | 常见的业务应用 |
|---|---|---|---|---|
| Hadoop/HDFS | 批量存储性能强，随机访问性能较差 | 最终一致性 | 大数据存储、离线分析 | 数据湖、批量数据存储与分析、ETL |
| HBase | 适合高吞吐量的读写，延迟较低 | 最终一致性 | 时序数据存储、日志存储、实时数据查询 | 监控系统、IoT数据存储、日志分析 |
| Cassandra | 高写入吞吐量，读性能一般 | 最终一致性 | 高并发写入、大规模分布式存储 | 社交平台消息存储、设备数据存储、推荐系统 |
| ElasticSearch | 查询性能优异，支持实时数据索引和搜索 | 最终一致性 | 全文搜索、日志分析、实时数据查询 | 日志搜索引擎、监控告警、文本搜索 |
| TiDB | 高性能事务处理，支持分布式扩展 | 强一致性（ACID） | 高并发事务、在线分析与复杂查询 | 电商系统、金融系统、库存管理、分析型查询 |
| MySQL/PostgreSQL | 单机性能优异，高并发读写 | 强一致性（ACID） | 核心业务数据库，事务性操作 | 订单管理系统、财务系统、企业ERP/CRM |
| PolarDB | 高性能事务处理，读写分离，存储分离 | 强一致性（ACID） | 核心业务、金融、电商、高并发事务 | 金融支付、订单系统、电商核心业务 |
| Lindorm | 高吞吐量，适合多模数据存储与查询 | 最终一致性 | IoT数据存储、时序数据、日志与宽表存储 | 工业监控、物联网设备数据、时序数据分析 |
总结与选择建议
- 强一致性（ACID事务） + 高性能事务处理：
- 选择：PolarDB、TiDB、MySQL/PostgreSQL
- 适用场景：电商、金融系统、企业ERP等对事务一致性要求高的业务。
- 大规模数据存储与分析：
- 选择：Hadoop/HDFS
- 适用场景：离线数据分析、数据湖、数据仓库。
- 时序数据和高并发写入：
- 选择：HBase、Lindorm
- 适用场景：工业监控、IoT数据存储与查询。
- 高吞吐量写入 + 分布式数据存储：
- 选择：Cassandra
- 适用场景：分布式存储、推荐系统、设备数据存储。
- 实时数据索引和搜索：
- 选择：ElasticSearch
- 适用场景：日志分析、搜索引擎、实时数据查询。
- 多模数据存储（时序、文档、宽表）：
- 选择：Lindorm
- 适用场景：IoT、时序数据存储与查询，适合多种数据模型整合需求。
表格优势总结
| 核心业务需求 | 推荐数据库 | 推荐原因 |
|---|---|---|
| 高性能事务与强一致性 | PolarDB、TiDB、MySQL/PostgreSQL | 支持ACID事务，适合核心业务操作 |
| 大规模存储与离线分析 | Hadoop/HDFS | 适合批量数据存储与处理 |
| 时序数据与物联网数据存储 | HBase、Lindorm | 适合高吞吐量的写入和快速查询 |
| 分布式高吞吐量写入 | Cassandra | 支持高并发写入，适合大规模数据存储 |
| 实时索引与搜索 | ElasticSearch | 全文搜索与实时查询性能强 |
| 多模数据存储（时序、文档、宽表） | Lindorm | 一站式多模存储，灵活满足多场景数据需求 |
总结
- 核心业务：推荐 PolarDB、TiDB、MySQL/PostgreSQL，确保数据一致性和性能。
- 大规模分析与存储：推荐 Hadoop/HDFS、HBase，适合离线分析与时序数据。
- 实时搜索和查询：推荐 ElasticSearch，适合日志和文本搜索。
- 多模存储与高吞吐量写入：推荐 Lindorm，兼容多种数据模型，满足多样化场景需求。
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